便利蜂通過使用 NVIDIA T4 GPU 與 NVIDIA Jetson 計算平臺，結合云端和邊緣算力，打造 AI 陳列質量控制系統，提升陳列質量并增加銷售利潤。

通過利用 NVIDIA 的 AI 計算平臺硬件與軟件，便利蜂研發的 AI 陳列質量控制系統實現了從門店機器人圖像采集、圖像識別、陳列質量評估的全流程 GPU 加速，并有效控制算力成本，讓門店運營對商品陳列質量得到有效控制，提升用戶體驗，增加銷售利潤。

零售業的關鍵挑戰：提升陳列質量

陳列是零售行業的核心零售技術，陳列質量不高，消費者可能會感到困惑，造成商品難以被消費者發現和購買，購物體驗變差，使消費者對品牌的認可度和信任感降低，造成消費者的流失。反之，良好的陳列質量能夠吸引消費者注意力，并能直接突出產品的特點和優勢，激發消費者的購買欲望。有效的陳列還可以增加不同商品的關聯銷售機會，促進銷售額的增長和門店利潤。

隨著品牌擴張，門店數量增加，有效控制陳列的質量成為門店運營管理中的一大核心挑戰。傳統的管理方式采用總部稽查人員巡店等手段控制質量，存在巡檢頻次低，檢查范圍小，運營問題反饋不及時等問題。如何低成本高效率地構建一套陳列履約質量控制系統，是零售業的重要挑戰。

利用 NVIDIA AI 實現智能陳列質量控制

面對以上挑戰，便利蜂選用了 NVIDIA AI 計算平臺，研發了一套 AI 陳列質量控制系統，其全面接入運營流程后，給業務帶來顯著的收益。

• 門店現狀狀態采集。便利蜂開發了一款門店內的巡航機器人，通過利用NVIDIA Jetson NANO 作為計算平臺，在保證算力的前提下，有效地控制了硬件成本。機器人在門店內拍攝貨架與商品的照片回傳到云端進行分析，從而極大地降低了稽查人員到門店巡檢的頻率，并同時保留門店歷史狀態便于回溯分析。

• 高精度和細粒度的圖像分析。便利蜂的 AI 陳列質量控制系統包含門店內的巡航機器人和云端的計算機視覺圖像分析系統。通過利用 NVIDIA T4 GPU 作為主要算力平臺，以及 NVIDIA Triton 推理服務器，便利蜂的圖像分析系統可以快速地識別圖像中的商品，建立門店數字孿生，進而接入業務系統衡量門店陳列情況，快速發現問題。

• 質量監控閉環。通過系統性的監控門店陳列質量，便利蜂可以做到對問題的及時發現、改善和關閉。通過機器人捕獲的執行問題在確認修復之后，可以再次通過機器人采集圖像確認問題修復。

NVIDIA 助力零售業降本增效

NVIDIA Jetson NANO 有效地降低了巡航機器人的實現成本，同時保證邊緣設備的算力。NVIDIA T4 GPU 可以快速利用基于深度學習的計算機視覺算法進行圖像分析與三維重建，建立門店的數字孿生，進而支持以上業務。

便利蜂的 AI 陳列質量控制系統，在接入運營使用后，有效地提高并控制了門店陳列的質量，提升了促銷商品的銷售，從而增加了公司的利潤。

通過使用系統持續監控，門店內的運營執行管理可以得到及時準確的反饋，大大減少了總部的巡店成本。高頻次地建立門店數字孿生，可以做到對門店歷史狀態的回溯，在排查各種陳列問題時，能夠高效地定位問題和確認關閉，提升公司的品牌形象。

“在傳統行業中應用智能技術降本增效，是AI應用領域的一個重要方向。零售行業是傳統行業，通過布局AI產業、引入AI技術進入運營流程，可以有效解決諸多行業難題。在AI領域，NVIDIA擁有全棧解決方案，我們通過在邊緣設備上采用NVIDIA的低功耗算力GPU計算平臺，在云端采用NVIDIA深度學習GPU解決方案，低成本高效率地解決了我們對于深度學習和計算機視覺算法的計算需求，使得我們在零售行業內能夠持續不斷地應用新技術，增加業務收益。” 便利蜂人工智能研究院院長華剛博士表示。

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